何劲

作品数：5被引量：5H指数：1
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供职机构：上海交通大学更多>>
发文主题：残差并联学习网络记忆网络网络更多>>
发文领域：电子电信动力工程及工程热物理自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《现代雷达》《热力透平》《信号处理》更多>>
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基于多尺度特征融合提取的调制样式识别算法
《信号处理》2025年第3期494-503,共10页杨嘉豪 张东坡 何劲 
国家自然科学基金重点项目(61934008)。
调制样式识别技术是通信信号侦查的重要组成部分,是对未知通信信号进行分类识别、信息提取的重要前提。现有的基于深度学习调制样式识别方法在低信噪比情况下特征提取能力较差,针对这一问题,本文提出了一个基于多尺度特征融合提取的信...
关键词：调制样式识别 卷积神经网络 多头注意力机制 组卷积 
基于Born-Jordan分布的LFM-BPSK信号的参数估计
《现代雷达》2024年第11期22-28,共7页张宏业 舒汀 何劲 
对线性调频-二进制相位编码(LFM-BPSK)复合调制信号的参数估计,现有方法在低信噪比(SNR)环境下估计精度较低。针对该问题,文中推导出了LFM-BPSK信号的Born-Jordan(BJD)时频分布,分析了LFM-BPSK信号的时频特性,并提出了基于BJD时频分布...
关键词：线性调频-二进制相位编码复合调制信号 参数估计 修正克拉美罗下界 Born-Jordan时频分布 蒙特卡洛实验 
基于并行融合网络的多功能雷达行为辨识技术
《现代雷达》2024年第11期50-55,共6页王宏兴 舒汀 何劲 郁文贤 
针对多功能雷达在信号层面分析时样式复杂多变、整体特征表述不全面、提供关键信息能力不足的问题,建立了一种多层级的多功能雷达行为层面表征模型,提出了一种基于一维深度卷积神经网络和门控循环网络并行处理的融合网络结构。在使用多...
关键词：多功能雷达 行为辨识 并行融合网络 多层级结构 特征提取 
基于并联深度学习网络的雷达有源干扰智能识别方法被引量：5
《现代雷达》2021年第10期9-14,共6页姜正云 舒汀 何劲 郁文贤 
国家自然科学基金资助项目(61771302)。
针对传统的雷达有源干扰识别方法存在特征参数对干扰样式敏感,识别准确率不高等问题,提出了一种基于深度学习的雷达有源干扰智能识别方法,设计了一种残差网络(ResNet)和长短时间记忆网络(LSTM)相并联的新型网络结构。该方法基于多维度...
关键词：残差网络 长短时间记忆网络 并联网络 雷达有源干扰识别 实测数据验证 
汽轮机进汽阀的卸载分析
《热力透平》2010年第1期68-70,共3页何劲 刘慧 
汽轮机参数的提高将导致汽轮机进汽阀开启过程中承受巨大的蒸汽作用力,需要卸载才能开启阀门。本文通过对进汽阀的系统组成、运行控制过程、卸载结构的要素、压力平衡估算办法,以及卸载漏汽对启动过程的影响等多个方面进行分析,以便廓...
关键词：进汽阀 卸载方式 卸压结构 泄漏 密封性 阀切换 
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